|
|
|
|
|
 |
남들과는 다른 방식으로 문제를 개선/해결한 경험에 대해 작성해주시기 바랍니다.
메타러닝' 기법을 활용해 소량 데이터에서도 빠르게 학습할 수 있는 모델을 도입한 것입니다.
이 경험은 SK텔레콤 AIR&D 직무에서도 문제를 다각도로 바라 보며 새로운 해결책을 제시하는 원동력이 될 것이라 확신합니다.
AIR&DML/DL 개발 직무에서 가장 필요한 역량은 딥러닝 모델 개발 역량, 대규모 데이터 처리 능력, 문제 해결을 위한 창의적 접근이라고 생각합니다.
이러한 경험들은 제가 SK텔레콤 AIR&D 직무에서 필요로 하는 딥러닝·머신러닝 연구 역량, 데이터 분석 능력, 창의적 문제 해결력을 고루 갖추고 있음을 보여줍니다.
남들과 다른 방식으로 문제를 해결한 경험을 구체적으로 말씀해 주세요.
|
|
|
 |
초기 목표는 기존 모델의 WER(WordE r rorRate)를 20% 개선하는 것이었으나, 연구가 진행되면서 팀은 더 높은 목표인 실시간 처리 속도와 정확도를 동시에 향상하는 방향으로 전략을 수정했습니다.
그 결과 최종적으로 모델의 정확도는 23% 향상되었고, 실시간 응답 속도 또한 목표를 초과 달성했습니다.
대부분의 팀은 데이터 증강기법을 통해 데이터를 늘렸지만, 저는 다른 접근 방식을 제안했습니다.
실험 결과 단순 증강을 적용한 기존 CNN 대비 정확도가 12% 높아졌고, 학습속도도 개선되었습니다.
저는 교환학생 시절, 유럽 현지 대학에서 다국적팀과 함께 "다 언어 음성인식 시스템"프로젝트를 진행한 경험이 있습니다.
AIR&DML/DL 개발 직무에서 가장 필요한 역량은 딥러닝 모델 개발 역량, 대규모 데이터 처리 능력, 문제 해결을 위한 창의적 접근이라고 생각합니다.
한국어 방언 인식 모델 개발' 프로젝트에 참여하여 기존 모델이 표준어 위주로 학습되어 방언에 취약한 문제를 해결했습니다.
실제로 교내 캡스톤 프로젝트에서는 고객센터 상담 데이터를 활용한 '감정인식 기반 상담어 시스턴트'를 개발해 시범 운영했으며, 사용자 만족도가 크게 향상되었습니다.
이러한 경험들은 제가 SK텔레콤 AIR&D 직무에서 필요로 하는 딥러닝·머신러닝 연구 역량, 데이터 분석 능력, 창의적 문제 해결력을 고루 갖추고 있음을 보여줍니다.
입사 후에는 SK텔레콤의 초거대 AI 모델, 음성·언어 기반 서비스 개발 프로젝트에 적극적으로 참여해, 연구결과가 실제 고객의 생활 속 편리함으로 이어지도록 기여하겠습니다.
SK텔레콤은 초거대 AI 모델과 AI 기반 서비스에서 국내 선두주자로서, 연구결과를 실제 비즈니스에 적용할 수 있는 최적의 환경을 제공합니다.
본인이 연구한 주제 중 가장 어려웠던 문제와 해결 과정을 설명해주세요.
AI 연구에 있어 본인이 가장 자신 있는 기술 역량은 무엇입니까? |
 |
모델, 경험, 데이터, 문제, 개발, 팀, ai, 해결, 연구, 목표, 기반, 개선, 활용, 텔레콤, sk, 프로젝트, 기법, 역량, 러닝, 정확도 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.10.01
5페이지
